导读求一个matlab函数 raylcdf 的具体应用例子啊 哪个高手能帮我？啊优质回答Function File: p = raylcdf (x, sigma)Compute the cumulative distribution function of the Rayleigh distribution.Argumentsx is the support. The eleme...

今天体育问答就给我们广大朋友来聊聊瑞利分布,以下观点希望能帮助到您找到想要的答案。

求一个matlab函数 raylcdf 的具体应用例子啊 哪个高手能帮我？啊

优质回答Function File: p = raylcdf (x, sigma)

Compute the cumulative distribution function of the Rayleigh distribution.

Arguments

x is the support. The elements of x must be non-negative.

sigma is the parameter of the Rayleigh distribution. The elements of sigma must be positive.

注意：x and sigma must be of common size or one of them must be scalar.

Return values

p is the cumulative distribution of the Rayleigh distribution at each element of x and corresponding parameter sigma.

Examples

x = 0:0.5:2.5;

sigma = 1:6;

p = raylcdf (x, sigma)

p = raylcdf (x, 0.5)

概率分布函数是什么？

优质回答具体回答如图：

分布函数F(x)完全决定了事件[a≤X≤b]的概率，或者说分布函数F(x)完整地描述了随机变量X的统计特性。

常见的离散型随机变量分布模型有“0-1分布”、二项式分布、泊松分布等；连续型随机变量分布模型有均匀分布、正态分布、瑞利分布等。

扩展资料：

分布函数F(x)是一个普通函数。正是通过它才能用数学分析的方法来研究随机变量。如果将X看成是数轴上随机点的坐标，那么分布函数F(x)在x处的函数值就表示X落在区间。

二项分布概率公式来描述：P=C(X,n)*π^X*(1-π)^(n-X)

式中的n为独立的伯努利试验次数，π为成功的概率，（1-π）为失败的概率，X为在n次伯努里试验中出现成功的次数，表示在n次试验中出现X的各种组合情况。

由二项式分布的定义知，随机变量X是n重伯努利实验中事件A发生的次数，且在每次试验中A发生的概率为p。因此，可以将二项式分布分解成n个相互独立且以p为参数的（0-1）分布随机变量之和。

参考资料来源：百度百科——概率分布函数

在matlab中看瑞利分布

优质回答% by dynamic

% see also

% contact me matlabsky@gmail.com

% 2009-8-4 9:49:08

%

Matlab中提供了直接的函数，生成瑞利分布随机数raylrnd

下面我提供一个直接的函数吧

function x = RelayDist(x0,sigma,n)

x = zeros(n,1);

for i=1:n

r = MixMOD(x0,10,1);

k = 0;

while r(10) == 0

k = k + 1;

r(10) = power(2,k);

r = MixMOD(r(10),2,1);

end

y = -2*log(r(10));

x(i) = sigma*sqrt(y);

x0 = x(i);

end

function r = MixMOD(x0,n,type)

format long;

M1 = power(2,31);

M2 = power(2,35);

a1 = 314159269;

a2 = power(5,15);

c1 = 453806245;

c2 = 1;

r = zeros(n,1);

x = zeros(n+1,1);

x(1) = x0;

if type == 1

for i=2:n+1

y = a1*x(i-1)+c1;

x(i) = mod(y, M1);

r(i-1) = x(i)/M1;

end

else

for i=2:n+1

y = a2*x(i-1)+c2;

x(i) = mod(y, M2);

r(i-1) = x(i)/M2;

end

end

format short;

概率论与数理统计：瑞利分布期 望及方差的证明过程

优质回答具体回答如图：

当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分布时，这个向量的模呈瑞利分布。

扩展资料：

如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5等。

对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx

方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）

若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。

因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。

参考资料来源：百度百科--瑞利分布

已知瑞利分布为p(x)=2x/bexp(x^2/b)，求数学期望和方差？

优质回答题目中，瑞利分布的密度函数应该是“p(x)=(2x/b)e^(-x²/b)，(b>0)，x>0；p(x)=0，x为其它”。求期望值和方差的过程是，

E(X)=∫(0,∞)xp(x)dx=∫(0,∞)(2x²/b)e^(-x²/b)dx。令x²=bt²/2。∴E(X)=√(b/2)∫(0,∞)t²e^(-t²/2)dt。此时。视“T~N(0,1)，利用其概率密度的性质”易得，∫(0,∞)t²e^(-t²/2)dt=(1/2)√(2π)*D(T)=(1/2)√(2π)。

∴E(X)=(1/2)√(bπ)。

又，E(X²)=∫(0,∞)x²p(x)dx=∫(0,∞)(2x³/b)e^(-x²/b)dx。令x²=bt。∴E(X²)=b∫(0,∞)te^(-t)dt【分部积分法】=b。

∴D(X)=E(X²)-[E(X)]²=b-bπ/4=(4-π)b/4。

供参考。

今天的内容先分享到这里了，读完本文《瑞利分布-瑞利分布的分布函数》之后，是否是您想找的答案呢？想要了解更多，敬请关注www.zuiqiubifen.com,您的关注是给小编最大的鼓励。